一种基于Neumann级数的区间有限元方法

实际工程问题中通常存在大量的不确定参数, 区间有限元方法是一种结合有限元数值计算工具对结构进行不确定性分析的区间方法. 区间有限元的目的是获得在含有区间不确定性参数条件下的结构响应上下边界, 其关键问题在于区间平衡方程组的求解, 而这属于一类往往很难求解的NP-hard问题. 本文归纳了一类工程实际中常见的结构不确定性问题, 即可线性分解式区间有限元问题, 并针对此提出一种基于Neumann级数的区间有限元方法. 在区间有限元分析中, 当区间不确定参数表示为一组独立区间变量线性叠加时, 若结构的刚度矩阵也可表示为这些独立区间变量的线性叠加形式, 则称此类区间有限元问题为可线性分解式区间有限元问题. 对于此类问题, 采用Neumann级数对其刚度矩阵的逆矩阵进行表示, 可获得结构响应关于区间变量的显式表达式, 从而可高效求解结构响应的上下边界. 最后通过两个算例验证了本文所提方法的有效性.      

AN INTERVAL FINITE ELEMENT METHOD BASED ON THE NEUMANN SERIES EXPANSION 1)

实际工程问题中通常存在大量的不确定参数, 区间有限元方法是一种结合有限元数值计算工具对结构进行不确定性分析的区间方法. 区间有限元的目的是获得在含有区间不确定性参数条件下的结构响应上下边界, 其关键问题在于区间平衡方程组的求解, 而这属于一类往往很难求解的NP-hard问题. 本文归纳了一类工程实际中常见的结构不确定性问题, 即可线性分解式区间有限元问题, 并针对此提出一种基于Neumann级数的区间有限元方法. 在区间有限元分析中, 当区间不确定参数表示为一组独立区间变量线性叠加时, 若结构的刚度矩阵也可表示为这些独立区间变量的线性叠加形式, 则称此类区间有限元问题为可线性分解式区间有限元问题. 对于此类问题, 采用Neumann级数对其刚度矩阵的逆矩阵进行表示, 可获得结构响应关于区间变量的显式表达式, 从而可高效求解结构响应的上下边界. 最后通过两个算例验证了本文所提方法的有效性.     

结构固有频率区域的两种摄动算法

当结构参数具有误差或有界不确定性时，区间数学可以在不知道不确定变量的概率分布的情况下定量地考察不确定参数对响应的影响。为计算出不克腚结构参数对结构振动固有频率影响范围的上下界，本文通过对所的两种区间摄动方法分析和数值运算可以看出，相对区间矩阵摄动法，参数摄动方法不仅可提高结构特征值的求解效率，而且所计算结构特征值上下界的宽度比区间矩阵摄动方法所计算出的要小，数值结果说明所提出方法的有效性。     

基于泰勒级数展开的区间反演方法

实际结构或构件的几何与材料参数总包含不确定性,在对结构计算模型进行精确分析时,有时需要对参数不确定性进行量化。本文提出了一种用于区间参数识别的反演方法,即基于泰勒级数展开式分别建立参数与响应的区间中值、区间半径的对应函数关系,并通过构建两个反演问题来分步识别参数区间中值和半径,以避免区间扩张现象和简化优化反演过程。通过数值质-弹系统初步验证了方法的可行性,然后基于一组钢板的动测数据,识别了钢板的几何及材料特性参数的区间范围。研究结果表明,本文方法具有良好的区间反演精度,能有效地避免区间扩张现象,可以用于实际工程区间问题的求解。     

一种基于区间过程模型的时变可靠性分析方法（英文）

本文提出了一种基于区间过程模型的时变可靠性分析方法来处理涉及区间变量和区间过程的问题。首先,定义一种基于极值响应的可靠性指标来度量区间变量和区间过程不确定性下结构的可靠性。其次,建立并求解一双层优化模型以获得可靠性指标。在内层中,使用EGO方法计算功能函数关于时间的极值响应;在外层中,对极值响应关于原始区间变量和区间过程级数展开获得的区间变量进行优化,以得到其上边界和下边界。最后,通过两个例子以验证本文方法的有效性。     

一种基于区间过程模型的时变可靠性分析方法

本文提出了一种基于区间过程模型的时变可靠性分析方法来处理涉及区间变量和区间过程的问题.首先,定义一种基于极值响应的可靠性指标来度量区间变量和区间过程不确定性下结构的可靠性.其次,建立并求解一双层优化模型以获得可靠性指标.在内层中,使用EGO方法计算功能函数关于时间的极值响应;在外层中,对极值响应关于原始区间变量和区间过程级数展开获得的区间变量进行优化,以得到其上边界和下边界.最后,通过两个例子以验证本文方法的有效性.     

不确定结构动力特征值区间分析的一种算法

将结构系统中的不确定性参数用区间数来表示,对获得的广义区间特征值方程的求解方法进行了讨论,提出了一种区间逐步离散的方法。此方法通过独立的不确定性参数取区间离散点的值,将广义区间特征值方程的求解转化为相应的确定性问题,再搜索方程解中的最大最小值来确定各阶特征值边界。用数学算例对此算法的正确性和有效性进行了验证,然后应用于工程算例的特征值区间分析,并与其它算法结果进行了比较。计算结果表明该算法的计算效率较高,准确性较好。     

基于非概率集合可靠性的结构优化设计

在结构非概率集合可靠性模型的基础上，考虑结构系统中的参数不确定性，提出了基于非概率可靠性的结构优化方法。该方法将不确定量看作是区间数，通过区间运算得到结构的非概率可靠性，并以结构的非概率可靠性小于指定可靠性指标为约束条件，利用乘子法对结构的优化问题进行求解。最后应用本文方法对一桁架结构进行总质量优化，优化结果验证了本文方法的可行性和有效性。     

模糊性区间参数桁架结构的有限元分析

当区间参数在其区间上取值的模糊性由区间值隶属度函数表示时,利用具有模糊性的区间因子表示该区间变量的不确定性,并将该区间变量表示为其均值和区间因子的乘积形式.在区间分析理论和区间值模糊集理论基础上,提出了具有模糊性区间参数桁架结构的一种有限元分析方法.推导出了结构位移响应和应力响应的解析表达式,并给出了求解结构位移响应和应力响应的区间值隶属函数的计算方法.算例分析表明文中方法是可行和有效的.     

计算具有区间参数结构的固有频率的优化方法

基于区间函数的单向包含性质，把具有区间非确定参数结构的固有频率所在区间范围问题 转化成两个全局优化问题，并采用一种实数编码遗传算法求取问题的全局解. 用一种能够求 得剪切型结构和弹簧质量系统特征值范围精确解的单调分析方法进行检验. 在一 些文献中，直接采用区间数运算法则和有限元法得到结构区间刚度阵和区间质量阵，并把关 于该区间刚度阵和区间质量阵的广义区间特征值问题的特征值区间作为待求的非确定性结构 的特征值所在的区间范围，该方法易于扩大问题的解域. 算例表明，可望得到结构 固有频率区间范围的准确解.     

Equivalent method for accurate solution to linear interval equations

Based on linear interval equations, an accurate interval finite element method for solving structural static problems with uncertain parameters in terms of optimization is discussed.On the premise of ensuring the consistency of solution sets, the original interval equations are equivalently transformed into some deterministic inequations.On this basis, calculating the structural displacement response with interval parameters is predigested to a number of deterministic linear optimization problems.The results are proved to be accurate to the interval governing equations.Finally, a numerical example is given to demonstrate the feasibility and efficiency of the proposed method.     

区间参数振动系统的动力优化

对具有区间参数的多自由度振动系统的不确定性优化问题，提出一种新的区间优化方法．利用泰勒展开和函数的区间扩张，将区间优化问题转化为近似的确定性优化问题．该方法应用于多自由度线性扭振系统，并把区间设计变量的中值和不确定性半径取作优化参数．算例表明该方法是有效的．     

非确定结构系统区间分析的泛灰求解方法

工程中的不确定性问题可以用区间分析、概率理论或模糊理论来求解。采用泛灰区间分析法来处理结构静力分析和设计中的不确定性问题。将结构系统中的不确定性参数用区间数来表示，用有限元法建立系统的控制方程。该控制方程是线性区间方程组。然后，在概述泛灰数的概念及其运算规则的基础上，介绍了泛灰数与区间数的转化，利用泛灰数的可扩展性对区间进行分析，研究了泛灰线性方程求解，然后将它应用于结构静力分析和设计中的不确定性问题，泛灰数不仅具有区间分析的功能，而且能解决区间分析所不能解决的问题。文中给出了两个算例，列出了本文算法与其他算法的结果比较。     

计算具有区间参数结构特征值范围的一种新方法

基于区间效学的包含单调性和区间函效所表述的实际物理意义，把广义区间特征值问题转化为两个以非确定参效为优化变量，以关心的特征值为目标函效的全局优化问题，并采用遗传算法对优化问题求解，计算得到结构特征值的区间范围。通过效值算例对本文方法的有效性进行了验证，并和区间摄动法的计算结果进行了比较。     

INTERVAL ARITHMETIC AND STATIC INTERVAL FINITE ELEMENT METHOD

ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＩｎｔｈｅａｎａｌｙｓｉｓａｎｄｄｅｓｉｇｎｏｆｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓ,ｓｏｍｅｕｎａｖｏｉｄａｂｌｅｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｉｅｓ ,ｓｕｃｈａｓｔｈａｔｏｆｍａｔｅｒｉａｌａｎｄｇｅｏｍｅｔｒｉｃａｌｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓ,ｌｏａｄｓ ,ａｎｄｓｏｏｎ ,ｓｈｏｕｌｄｂｅｒｅａｓｏｎａｂｌｙｔａｋｅｎｉｎｔｏａｃｃｏｕｎｔ.Ｉｎｔｈｅｐａｓｔｄｅｃａｄｅｓ,ｔｈｅｓｅｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｉｅｓｗｅｒｅｍｏｓｔｌｙｔｒｅａｔｅｄｗｉｔｈｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｔｈｅｏｒｙｏｒｒａｎｄｏｍｐ…     

线性区间有限元静力控制方程的组合解法

区间有限元的静力控制方程常被归结为区间方程组来求解。但实际上两者并不等价。本文根据不确定结构有限元分析的力学背景，直接从问题的基本参量的不确定性出发，将基本区间参量的边界组合与求解区间方程组的有关解法相结合，提出了线性区间有限元静力控制方程的两种组合解法－参量边界全组合法和组合迭代法。可以以较小的计算量获得或逼近位移和应力区间的准确界限。且不受基本参量变化范围的限制。算例分析表明文中方法是实用和可行的。     

On the elastoplastic cyclic analysis of plane beam structures using a flexibility-based finite element approach

This paper presents the extension of a flexibility-based large increment method (LIM) for the case of cyclic loading. In the last few years, LIM has been successfully tested for solving a range of non-linear structural problems involving elastoplastic material models under monotonic loading. In these analyses, the force-based LIM algorithm provided robust solutions and significant computational savings compared to the displacement-based finite element approach by using fewer elements and integration points. Although in cyclic analysis a step-by-step solution procedure has to be adopted to account for the plastic history, LIM will still have many advantages over the traditional finite element method. Before going into the basic idea of this extension, a brief discussion regarding LIM governing equations is presented followed by the proposed solution procedure. Next, the formulation is specified for the treatment of the elastic perfectly plastic beam element. The local stage for the beam behavior is discussed in detail and the required improvement for the LIM methodology is described. Illustrative truss and beam examples are presented for different non-linear material models. The results are compared with those obtained from a standard displacement method and again highlight the potential benefits of the proposed flexibility-based approach.